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深度學習--遞歸神經網絡RNN和LSTM
時間 2020-12-27
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RNN:遞歸神經網絡 RNN在自然語言處理方面較好。 通常情況下只需要最後一個結果。 遞歸神經網絡的反向傳播: 只要有路線,就需要把梯度傳導下去。 存在缺點: 1、當輸入較大時,網絡結構比較大,反向梯度傳播計算會很慢。 2、當梯度計算爲0時,參數就無法傳遞了,也就是會出現梯度消失。 3、較前的輸入可能信息價值不高,可能對訓練造成影響,需要預處理 LSTM 長短記憶網絡 LSTM會去遺忘一些數據 例
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